从 ChatGPT 换到国产 AI：15 个用法习惯逐条对照——哪些原样照搬、哪些要改一下、哪些国产这边根本没有（附对应的模型和写法）
后台有一类问题特别集中，措辞不同但意思一样：「我以前用 ChatGPT 用得挺顺，现在换到国产的，感觉哪儿都不对劲，是模型不行吗？」
我的回答一般是：多数时候不是模型不行，是你原来那套习惯没找到新位置。 用了一年 ChatGPT 的人，手上积累的不只是「会提问」，还有一堆围绕它的产品功能长出来的习惯——自定义指令、记忆、GPTs、画布改稿……换到国产模型之后，这些习惯有的能原样照搬，有的要换个做法，有的根本没有对应物。习惯落不了地，就会觉得「哪儿都不对劲」。
所以这篇不比模型能力，只对照习惯。15 条，每条三种结论之一：① 原样照搬 ② 改一下再用 ③ 没有对应物，给替代做法。 顺带说清楚在国产这边该用哪个模型。
先交代立场：我们做的不墨 AI 助手是一个把 DeepSeek、Kimi K3、通义千问、GLM-5.1、文心一言、MiniMax 放在一个窗口里的聚合平台，下文提到「切模型」的地方对我们的用户是点一下。但 15 条对照本身是通用的，你在各家官网也能照着做。
先说总的：能力上差在哪、不差在哪
换过来之前把预期摆正，能省掉一半的失望。
不差的：中文理解和中文写作。这一项国产模型不但不差，多数场景还更贴——公文、小红书、法条、成语、网络梗，它们的语料本来就是这个。日常问答、改文字、写邮件、总结文档，你不会感到落差。
差一点的：英文长文写作的地道程度、极冷门领域的知识、复杂多步推理的稳定性。这几项 DeepSeek R1 已经追得很近，但「每次都稳」这件事还是要多问一遍。
结构性不同的：产品功能。ChatGPT 是一个模型配一套完整产品，国产这边是六七家模型各配一套不完整的产品，没有哪一家的功能是齐的。这才是「不对劲」的真正来源，也是下面 15 条要解决的事。
15 条习惯逐条对照
1. 自定义指令（Custom Instructions）—— ② 改一下再用
ChatGPT 里你可能写过一段「我是做什么的、回答请用什么风格」，之后每次对话它都记着。
国产这边：部分官网有类似的「个性化设置」，但覆盖不全、各家位置不同、切换模型就失效。
替代做法：把那段话存成一个文本片段（手机备忘录、输入法常用语都行），每次新开对话第一句粘进去。听起来笨，但有两个好处：一是换哪家模型都有效，二是你会更频繁地按任务调整它——「写公文」和「写小红书」本来就不该用同一段指令。
在聚合平台里，可以直接用「预设角色」或「系统提示」功能把它固定下来，然后换模型不用重贴。
2. 记忆（Memory）—— ③ 没有对应物
ChatGPT 会跨对话记住「你上次说你是老师」。国产模型基本都是每个对话独立，关了就忘。
替代做法：自己维护一份「档案段」。100～200 字，写清身份、常做的事、忌讳（比如「不要用感叹号」「不要说『作为 AI』」）。新对话开头贴上。这份档案段比 ChatGPT 的记忆更可控——它记的是你想让它记的，不会把一次随口说的话记成永久设定。
顺带一句：跨对话记忆在国产这边没有，同一对话内的记忆反而经常比你以为的长，尤其 Kimi K3，几十轮之前的东西它还记得。7 天训练营第 6 天专门练「存档再接上」，就是应对没有跨对话记忆的办法。
3. GPTs / 自定义助手 —— ② 改一下再用
你可能收藏了几个别人做的 GPT：「简历优化师」「英语纠错」「周报生成器」。
国产这边：各家有各家的「智能体」商店，但互不相通，而且多数 GPT 的核心其实就是一段几百字的系统提示词。
替代做法：把你常用 GPT 的功能拆成一段提示词，自己存着。比如「周报生成器」的本质是：「我给你流水账，你按『本周完成 / 数据 / 问题 / 下周计划』四段整理，每段不超过 3 条，用完成时态，不要形容词。」这一段贴进 DeepSeek 或通义千问，效果和那个 GPT 没区别。周报那篇有 7 个现成的。
4. 上传文件（PDF / Word / Excel / 图片）—— ① 原样照搬，但要挑模型
这条不用改习惯，但要知道哪家读文件靠谱：
- 长 PDF（几十页以上）、整本书、一整个代码仓库 → Kimi K3，它的上下文最长，整本读完那篇有实测。
- Excel、表格 → 通义千问 或 DeepSeek，Excel 那篇有分工。
- 图片里的文字、截图 → 通义千问、GLM-5.1 都行。
- 传了读不出来 → 先看这篇排错，八成是文件格式或大小的事。
ChatGPT 用户最常踩的坑：习惯性把什么文件都丢给「默认模型」。国产这边默认模型（一般是 DeepSeek）读长文件不是它的强项，读文件之前先切 Kimi。
5. 联网搜索 —— ① 原样照搬，但要手动开
ChatGPT 会自己判断要不要上网。国产这边多数要你手动打开联网开关，不开就凭记忆答，而且不会告诉你它没查。
要改的习惯只有一个：问「最近」「今年」「现在」「最新」这类词的时候，先看一眼联网开关。联网那篇讲了怎么开、以及让它给来源的 4 个技巧。
6. 推理模式（o 系列 / Think） —— ① 原样照搬
ChatGPT 的推理模型对应国产的 DeepSeek R1，用法一样：数学、逻辑、多步决策、要它「想清楚再说」的题给它，日常问答别给（等 30 秒不值）。R1 那篇列了哪些题值得等。
一个小差别：R1 会把思考过程展示出来，比 ChatGPT 的推理摘要详细得多。看它的思考过程比看结论更有用——经常能在过程里发现它理解错了你的题。
7. 画布式改稿（Canvas）—— ③ 没有对应物
ChatGPT 的 Canvas 让你在右侧文档里选一段、让它只改那一段。国产这边基本没有同类交互，所有修改都在对话流里。
替代做法：用「引用 + 指令」的方式定位。把要改的那段原文贴出来，说「只改这一段，其他不动，改完只输出这一段」。多说最后半句很重要，否则它会把全文重新输出一遍，你还得自己找哪儿变了。
如果是反复修改的长文，用 Kimi K3 —— 它记得住全文，你每次只说「第三段再短一点」就够了。
8. 语音对话 —— ② 改一下再用
ChatGPT 的语音模式是实时打断式的对话。国产这边多数官网 App 有语音输入，但更接近「说一段、它答一段」，没有实时打断。
要改的习惯：别指望它做「口语陪练」的实时对话。真要练口语，用学英语那篇的做法：文字对话练表达，语音输入只用来省打字。
9. 生图（DALL·E）—— ① 原样照搬，效果还更好
ChatGPT 里让它画图，国产这边对应 Qwen Image 和 Seedream 4.5，而且中文提示词直接用，不用翻成英文——这一条比 DALL·E 顺手。生图那篇有 6 个中文提示词。
唯一要改的：ChatGPT 是在聊天里顺手画，国产多数要切到生图模式或生图模型，不在同一个对话流里。
10. 代码解释器 / 让它跑代码算东西 —— ③ 没有对应物（多数场景）
ChatGPT 会真的运行 Python 帮你算、画图、处理表格。国产多数模型只写代码、不执行。
替代做法分两种：
- 算账、统计、简单数据处理 → 直接让它算，不要让它「写代码算」。国产模型的心算比你想的准，算账横评测过房贷、个税、分期这些。要它「列出计算过程」，你能一眼验算。
- 真要跑代码 → 让它把代码写好，你贴到本地或在线 Python 环境里跑。零基础写程序那篇走的就是这条路。
11. 一个对话聊几百轮 —— ② 改一下再用
ChatGPT 用户经常一个对话用一个月。国产这边建议按任务开新对话，原因：
- 多数模型上下文比你以为的短，聊到后面它开始忘前面的（Kimi K3 除外）；
- 换模型通常等于开新对话，旧对话的上下文带不过去。
要改的习惯：一件事一个对话，做完让它「把关键结论整理成 200 字存档」，复制走。下次新开对话把存档贴回去。麻烦一点,但比它悄悄忘掉你三十轮前的设定强。
12. 分享对话链接 —— ② 改一下再用
ChatGPT 一键生成公开链接。国产各家有的有、有的没有，有的只能分享图片。
替代做法：让它「把这次对话的结论整理成一段可以直接发给同事的话」，然后复制文字发出去。反正对方要的是结论，不是你的对话过程。
13. 导出 / 复制格式 —— ① 原样照搬
Markdown 复制、表格复制到 Excel、代码块一键复制，国产这边都有，没差别。
小提醒：要表格的时候明说「用 Markdown 表格输出」，有些模型默认会输出成列表。
14. 看思维链（为什么这么答）—— ① 原样照搬，还更透明
前面第 6 条说过，DeepSeek R1 的思考过程完整可见。GLM-5.1、通义千问的深度思考模式也会展示。这一条国产反而做得更彻底。
顺手养成一个新习惯：答案不对劲的时候先看它的思考过程，往往能看到它在哪一步理解偏了，然后你补一句话纠正，比重问一遍高效。
15. 在一家里切模型（GPT-4o / o3 / mini）—— ② 改一下再用
ChatGPT 是一家的几个模型之间切。国产这边你要切的是不同厂商的模型，差别更大，而且在各家官网上「切」意味着换网站、换账号、重新登录。
这就是聚合平台存在的理由。在不墨 AI 助手里，切模型是同一个窗口的下拉框，DeepSeek 答得不好换 Kimi、Kimi 换通义、通义换 GLM，上下文可以带着走。这一条是换到国产之后体验反而能变好的地方——ChatGPT 里你只有一家的几个版本可选，这边你有六七家的几十个版本。
至于哪种活先用哪家，国产大模型怎么选（2026）一张表写清楚了。
汇总表
| # | ChatGPT 习惯 | 结论 | 国产这边怎么做 |
|---|---|---|---|
| 1 | 自定义指令 | ② | 存成文本片段，每次贴；聚合平台用系统提示固定 |
| 2 | 跨对话记忆 | ③ | 自己维护 200 字档案段 |
| 3 | GPTs | ② | 拆成一段提示词自己存 |
| 4 | 上传文件 | ① | 长文件切 Kimi K3，表格用通义 / DeepSeek |
| 5 | 联网 | ① | 手动开开关，问时效问题先看开关 |
| 6 | 推理模式 | ① | DeepSeek R1，看思考过程 |
| 7 | Canvas 改稿 | ③ | 贴原文 +「只改这段、只输出这段」 |
| 8 | 实时语音 | ② | 语音只当输入法，别指望实时对话 |
| 9 | 生图 | ① | Qwen Image / Seedream，中文提示词直接用 |
| 10 | 跑代码 | ③ | 算账直接让它算并列过程；代码自己跑 |
| 11 | 超长单对话 | ② | 一事一对话，结束存档 200 字 |
| 12 | 分享链接 | ② | 让它整理成可转发的一段话 |
| 13 | 导出格式 | ① | 无差别，要表格明说 Markdown |
| 14 | 看思维链 | ① | 比 ChatGPT 更透明，答错先看过程 |
| 15 | 切模型 | ② | 切的是不同厂商，聚合平台里一个下拉框 |
数一下：① 原样照搬 6 条，② 改一下 6 条，③ 没有对应物 3 条。 三条没有对应物的（记忆、Canvas、跑代码）都有能用的替代做法，代价是多贴几段文字。
最后：换过来之后第一周怎么过
三个建议：
第一周别比能力，先把 ②③ 那 9 条的替代做法用顺。 档案段存好、常用提示词存好、养成一事一对话的习惯。这 9 条不落地，你会一直觉得「差点意思」，但差的其实不是模型。
第二，把「切模型」当成新能力用，而不是当成负担。 ChatGPT 里答得不好你只能重问；这边答得不好可以换一家问同一句，稳定性实验证明这招对事实类问题特别有效。
第三，两周之后再决定要不要花钱。 国产各家免费额度够你把上面 15 条全走一遍。走完了觉得「切来切去太烦」，不墨 AI 助手是一个选项；觉得一家就够用，那就继续免费——要不要花钱那篇有 7 个问题帮你判断。